精华内容
下载资源
问答
  • OpenCV实现图像在水平方向上投影

    万次阅读 2014-05-04 09:22:44
    开始没有将数组赋值为零,不能正常显示。代码如下: Mat srcImage=imread("test.png"); imshow("C",srcImage); cvtColor(srcImage,...图像水平方向的投影,http://blog.csdn.net/sxwup/article/details/21075251。

    开始没有将数组赋值为零,不能正常显示。代码如下:


    Mat srcImage=imread("test.png");
    	imshow("C",srcImage); 
    	cvtColor(srcImage,srcImage,CV_RGB2GRAY);
    	threshold(srcImage,srcImage,127,255,CV_THRESH_BINARY); 
    	//imshow("d",srcImage);
    	int *colheight =new int[srcImage.cols];  
    	memset(colheight,0,srcImage.cols*4);  //数组必须赋初值为零,否则出错。无法遍历数组。
    	//  memset(colheight,0,src->width*4);  
    	// CvScalar value; 
    	int value; 
    	for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)  
    		for(int j=0;j<srcImage.cols;j++)  
    		{  
    			//value=cvGet2D(src,j,i);
    			value=srcImage.at<uchar>(i,j);
    			if(value==255)  
    			{  
    				colheight[j]++; //统计每列的白色像素点  
    			}  
    
    		}  
    		/*
    		for(int i=0;i<srcImage.cols;i++)
    		{
    		CString str;
    		str.Format(TEXT("%d"),colheight[i]);
    		MessageBox(str);
    		}
    		*/
    		//srcImage.copyTo(histogramImage);
    		Mat histogramImage(srcImage.rows,srcImage.cols,CV_8UC1);
    		for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)  
    			for(int j=0;j<srcImage.cols;j++)  
    			{  
    				value=0;  //设置为黑色。
    				histogramImage.at<uchar>(i,j)=value;  
    			}  
    			imshow("d",histogramImage);
    			for(int i=0;i<srcImage.cols;i++)  
    				for(int j=0;j<colheight[i];j++)  
    				{  
    					value=255;  //设置为白色
    					histogramImage.at<uchar>(j,i)=value;
    				}  
    				//imshow("C",srcImage);  
    				imshow("l",histogramImage); 



    参考资料:

    图像水平方向的投影,http://blog.csdn.net/sxwup/article/details/21075251。

    展开全文
  • OpenCV mat类实现水平投影和垂直投影

    千次阅读 2017-01-13 11:06:33
    图像经过灰度化和otsu阈值分割,分别绘制水平和垂直投影#include<iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <cvaux.h> #include <tchar.h> using namespace std ; using namespace cv ;int main...

    图像经过灰度化和otsu阈值分割,分别绘制水平和垂直投影

    #include<iostream>  
    #include <cv.h>  
    #include <highgui.h>  
    #include <cvaux.h>  
    #include <tchar.h> 
    
    using namespace std ;
    using namespace cv ;
    
    int main()
    {
    	//原图
    	Mat srcImage=imread("test.png");  
        imshow("原图",srcImage);  
    	//灰度化
        cvtColor(srcImage,srcImage,CV_RGB2GRAY);  
    	//otsu阈值分割
        threshold(srcImage,srcImage,0,255,CV_THRESH_OTSU+CV_THRESH_BINARY);   
        imshow("二值图",srcImage);  
    	//计算垂直投影
        int *colheight =new int[srcImage.cols];    
    	 //数组必须赋初值为零,否则出错。无法遍历数组。 
        memset(colheight,0,srcImage.cols*4);  
        int value;   
        for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)   
            for(int j=0;j<srcImage.cols;j++)    
            {    
                value=srcImage.at<uchar>(i,j);  
                if(value==255)    
                {    
                    colheight[j]++; 
                }    
      
            }    
    
            Mat histogramImage(srcImage.rows,srcImage.cols,CV_8UC1);  
            for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)    
                for(int j=0;j<srcImage.cols;j++)    
                {    
                    value=0;  //设置为黑色。  
                    histogramImage.at<uchar>(i,j)=value;    
                }    
              
                for(int i=0;i<srcImage.cols;i++)    
                    for(int j=0;j<colheight[i];j++)    
                    {    
                        value=255;  //设置为白色  
                        histogramImage.at<uchar>(j,i)=value;  
                    }    
                    imshow("垂直投影",histogramImage); 
                    //计算水平投影
    				int *colheighttwo =new int[srcImage.rows];    
    				//数组必须赋初值为零,否则出错。无法遍历数组。 
    				memset(colheighttwo,0,srcImage.rows*4);  
    				int valuetwo; 
    				for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)    
    					for(int j=0;j<srcImage.cols;j++)    
    					{    
    						valuetwo=srcImage.at<uchar>(i,j);  
    						if(valuetwo==255)    
    						{    
    							colheighttwo[i]++; 
    						}    
    					}    
    
    					Mat plantImage(srcImage.rows,srcImage.cols,CV_8UC1);  //创建一个新的mat型
    					//把这个图全部画成黑色
    					for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)    
    						for(int j=0;j<srcImage.cols;j++)    
    						{    
    							valuetwo=0;  //设置为黑色。  
    							plantImage.at<uchar>(i,j)=valuetwo;    
    						}    
    
    						for(int i=0;i<srcImage.rows;i++)    
    							for(int j=0;j<colheighttwo[i];j++)    
    							{    
    								valuetwo=255;  //设置为白色  
    								plantImage.at<uchar>(i,j)=valuetwo;  
    							}    
    							imshow("水平投影",plantImage); 
    			             	waitKey(0);
    			            	return 0;
    }
    

    效果:
    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    展开全文
  • 因为要做图像处理方面的工作,所以最近在学习OpenCv的使用,学习了OpenCv中Mat对象的相关使用之后,实现了使用Mat对象来进行图像的水平投影和垂直投影,并且在投影之后,对字符进行相对应的切分。现在将相关代码贴出...

    因为要做图像处理方面的工作,所以最近在学习OpenCv的使用,学习了OpenCv中Mat对象的相关使用之后,实现了使用Mat对象来进行图像的水平投影和垂直投影,并且在投影之后,对字符进行相对应的切分。现在将相关代码贴出,一来可以供大家参考并指正错误,而来也为的是防止忘记了相关知识。以下就是程序的代码,欢迎大家指正错误。

    #include <stdafx.h>
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    #include <iostream>
    #include <stdio.h>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    vector<Mat> horizontalProjectionMat(Mat srcImg)//水平投影
    {
    	Mat binImg;
    	blur(srcImg, binImg, Size(3, 3));
    	threshold(binImg, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
    	int perPixelValue = 0;//每个像素的值
    	int width = srcImg.cols;
    	int height = srcImg.rows;
    	int* projectValArry = new int[height];//创建一个储存每行白色像素个数的数组
    	memset(projectValArry, 0, height * 4);//初始化数组
    	for (int col = 0; col < height; col++)//遍历每个像素点
    	{
    		for (int row = 0; row < width; row++)
    		{
    			perPixelValue = binImg.at<uchar>(col, row);
    			if (perPixelValue == 0)//如果是白底黑字
    			{
    				projectValArry[col]++;
    			}
    		}
    	}
    	Mat horizontalProjectionMat(height, width, CV_8UC1);//创建画布
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			perPixelValue = 255;
    			horizontalProjectionMat.at<uchar>(i, j) = perPixelValue;//设置背景为白色
    		}
    	}
    	for (int i = 0; i < height; i++)//水平直方图
    	{
    		for (int j = 0; j < projectValArry[i]; j++)
    		{
    			perPixelValue = 0;
    			horizontalProjectionMat.at<uchar>(i, width - 1 - j) = perPixelValue;//设置直方图为黑色
    		}
    	}
    	vector<Mat> roiList;//用于储存分割出来的每个字符
    	int startIndex = 0;//记录进入字符区的索引
    	int endIndex = 0;//记录进入空白区域的索引
    	bool inBlock = false;//是否遍历到了字符区内
    	for (int i = 0; i <srcImg.rows; i++)
    	{
    		if (!inBlock && projectValArry[i] != 0)//进入字符区
    		{
    			inBlock = true;
    			startIndex = i;
    		}
    		else if (inBlock && projectValArry[i] == 0)//进入空白区
    		{
    			endIndex = i;
    			inBlock = false;
    			Mat roiImg = srcImg(Range(startIndex, endIndex + 1), Range(0, srcImg.cols));//从原图中截取有图像的区域
    			roiList.push_back(roiImg);
    		}
    	}
    	delete[] projectValArry;
    	return roiList;
    }
    vector<Mat> verticalProjectionMat(Mat srcImg)//垂直投影
    {
    	Mat binImg;
    	blur(srcImg, binImg, Size(3, 3));
    	threshold(binImg, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
    	int perPixelValue;//每个像素的值
    	int width = srcImg.cols;
    	int height = srcImg.rows;
    	int* projectValArry = new int[width];//创建用于储存每列白色像素个数的数组
    	memset(projectValArry, 0, width * 4);//初始化数组
    	for (int col = 0; col < width; col++)
    	{
    		for (int row = 0; row < height;row++)
    		{
    			perPixelValue = binImg.at<uchar>(row, col);
    			if (perPixelValue == 0)//如果是白底黑字
    			{
    				projectValArry[col]++;
    			}
    		}
    	}
    	Mat verticalProjectionMat(height, width, CV_8UC1);//垂直投影的画布
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			perPixelValue = 255;  //背景设置为白色
    			verticalProjectionMat.at<uchar>(i, j) = perPixelValue;
    		}
    	}
    	for (int i = 0; i < width; i++)//垂直投影直方图
    	{
    		for (int j = 0; j < projectValArry[i]; j++)
    		{
    			perPixelValue = 0;  //直方图设置为黑色  
    			verticalProjectionMat.at<uchar>(height - 1 - j, i) = perPixelValue;
    		}
    	}
    	imshow("垂直投影",verticalProjectionMat);
        cvWaitKey(0);
    	vector<Mat> roiList;//用于储存分割出来的每个字符
    	int startIndex = 0;//记录进入字符区的索引
    	int endIndex = 0;//记录进入空白区域的索引
    	bool inBlock = false;//是否遍历到了字符区内
    	for (int i = 0; i < srcImg.cols; i++)//cols=width
    	{
    		if (!inBlock && projectValArry[i] != 0)//进入字符区
    		{
    			inBlock = true;
    			startIndex = i;
    		}
    		else if (projectValArry[i] == 0 && inBlock)//进入空白区
    		{
    			endIndex = i;
    			inBlock = false;
    			Mat roiImg = srcImg(Range(0, srcImg.rows), Range(startIndex, endIndex + 1));
    			roiList.push_back(roiImg);
    		}
    	}
    	delete[] projectValArry;
    	return roiList;
    }
    int main(int argc, char* argv[])
    {
            Mat srcImg = imread("E:\\b.png", 0);//读入原图像
           char szName[30] = { 0 };	
    	    vector<Mat> b = verticalProjectionMat(srcImg);//先进行垂直投影	
    		for (int i = 0; i < b.size(); i++)
    		{
    			vector<Mat> a = horizontalProjectionMat(b[i]);//水平投影
    			sprintf(szName,"E:\\picture\\%d.jpg",i);
    			for (int j = 0; j < a.size(); j++)
    			{
    				imshow(szName,a[j]);
    				IplImage img = IplImage(a[j]);
    				cvSaveImage(szName, &img);//保存切分的结果
    			}
    		}
    	 /*
    		vector<Mat> a = horizontalProjectionMat(srcImg);
    		char szName[30] = { 0 };
    		for (int i = 0; i < a.size(); i++)
    		{
    			vector<Mat> b = verticalProjectionMat(a[i]);
    			for (int j = 0; j<b.size();j++)
    			{
    				sprintf(szName, "E:\\%d.jpg", j);
    				imshow(szName, b[j]);
    			}
    		}
    		 */
    		cvWaitKey(0);
    		getchar();
    	    return 0;
    }

    以下是程序的结果截图:

    (1)原始图像


    (2)垂直投影


    (3)水平投影


    (4)字符切分


    由于水平切分的结果只有一个,而垂直切分的结果有多个,所以应该要先进行垂直切分,然后再进行水平切分,这样得到的结果才是切分出字符的大小。若是先进行水平切分,而后进行垂直切分的话,得到的结果就并非要切割出的字符的大小,改代码已经给出,即注释掉的代码,而先进行水平切分,再进行垂直切分的结果如下图所示:

    (5)先水平后垂直


    可以看到,有的切分出的图像,上下仍然有空白的地方。所以,先水平后垂直的切分方法不适合于本程序的要求。
    以上是本人的一点见解,有什么不正确的地方,欢迎指正。

    展开全文
  • 目前即将开始的一个新项目是进行字符识别,下面就使用水平投影机垂直投影的测试代码贴出,供大家参考。 #include<iostream> #include<opencv2\highgui.hpp> #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp&...

    目前即将开始的一个新项目是进行字符识别,下面就使用水平投影机垂直投影的测试代码贴出,供大家参考。

    #include<iostream>
    #include<opencv2\highgui.hpp>
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include<stdio.h>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    vector<Mat> horizontalProjectionMat(Mat srcImg)//水平投影
    {
    	Mat binImg;
    	blur(srcImg, binImg, Size(3, 3));//blur均值滤波函数,滤波核大小为3*3
    	threshold(binImg, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);//threshold函数是进行图像二值化处理,使用OTSU算法确定分割阈值
    	int perPixelValue = 0;
    	int width = srcImg.cols;
    	int height = srcImg.rows;
    	int* projectValArry = new int[height];//创建一个存储每行白色像素个数的数组
    	memset(projectValArry, 0, height * 4);//初始化数组: 比如memset(ch,0,8),就是把数组ch前八项置为零,后面的不一定为零。
    	for (int col = 0; col < height; col++)//遍历每个像素点
    	{
    		for (int row = 0; row < width; row++)
    		{
    			perPixelValue = binImg.at<uchar>(col, row);//img.at<uchar>(i, j)=128这是指将灰度图的第x行,第y列的置为灰度为128的灰色(0为黑色,255为白色)
    			//如果是彩图,则写为ima.at<cv::Vec3b>(x, y)[0],ima.at<cv::Vec3b>(x, y)[1],ima.at<cv::Vec3b>(x, y)[2],分别表示红绿蓝(顺序不确定)三种颜色的色度
    			if (perPixelValue == 0)//如果是白底黑字
    			{
    				projectValArry[col]++;
    			}
    		}
    	}
    	Mat horizontalProjectionMat(height, width, CV_8UC1);//创建画布
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			perPixelValue = 255;
    			horizontalProjectionMat.at<uchar>(i, j) = perPixelValue;//设置背景为白色
    		}
    	}
    	for (int i = 0; i < height; i++)//水平直方图
    	{
    		for (int j = 0; j < projectValArry[i]; j++)
    		{
    			perPixelValue = 0;
    			horizontalProjectionMat.at<uchar>(i, width - 1 - j) = perPixelValue;//设置直方图为黑色
    		}
    	}
    	imshow("水平投影", horizontalProjectionMat);
    	cvWaitKey(0);
    	vector<Mat> roilist;//用于存储分割出来的每个字符
    	int startIndex = 0;//记录进入字符区的索引
    	int endIndex = 0;//记录进入空白区域的索引
    	bool inBlock = false;//是否遍历到了字符区内
    	for (int i = 0; i < srcImg.rows; i++)
    	{
    		if (!inBlock&&projectValArry[i] != 0)//进入字符区
    		{
    			inBlock = true;
    			startIndex = i;
    		}
    		else if (inBlock&&projectValArry[i] == 0)//进入空白区
    		{
    			endIndex = i;
    			inBlock = false;
    			Mat roiImg = srcImg(Range(startIndex, endIndex + 1), Range(0, srcImg.cols));//从原图中截取有图像的区域
    			roilist.push_back(roiImg);
    		}
    	}
    	delete[] projectValArry;
    	return roilist;
    }
    vector<Mat> verticalProjectionMat(Mat srcImg)//垂直投影
    {
    	Mat binImg;
    	blur(srcImg, binImg, Size(3, 3));
    	threshold(binImg, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
    	int perPixelValue;//每个像素的值
    	int width = srcImg.cols;
    	int height = srcImg.rows;
    	int* projectValArry = new int[width];//创建用于存储每列白色像素个数的数组
    	memset(projectValArry, 0, width * 4);//初始化数组
    	for (int col = 0; col < width; col++)
    	{
    		for (int row = 0; row < height; row++)
    		{
    			perPixelValue = binImg.at<uchar>(row, col);
    			if (perPixelValue == 0)//如果白底黑字
    			{
    				projectValArry[col]++;
    			}
    		}
    	}
    	Mat verticalProjectionMat(height, width, CV_8UC1);//垂直投影的画布
    	for (int i = 0; i < height; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < width; j++)
    		{
    			perPixelValue = 255;//背景设置为白色
    			verticalProjectionMat.at<uchar>(i, j) = perPixelValue;
    		}
    	}
    	for (int i = 0; i < width; i++)//垂直投影直方图
    	{
    		for (int j = 0; j < projectValArry[i]; j++)
    		{
    			perPixelValue = 0;//直方图设置为黑色
    			verticalProjectionMat.at<uchar>(height - 1 - j, i) = perPixelValue;
    		}
    	}
    	imshow("垂直投影", verticalProjectionMat);
    	cvWaitKey(0);
    	vector<Mat> roilist;//用于存储分割出来的每个字符
    	int startIndex = 0;//记录进入字符区的索引
    	int endIndex = 0;//记录进入空白区域的索引
    	bool inBlock = false;//是否遍历到了字符区内
    	for (int i = 0; i < srcImg.cols; i++)//cols=width
    	{
    		if (!inBlock&&projectValArry[i] != 0)//进入字符区
    		{
    			inBlock = true;
    			startIndex = i;
    		}
    		else if (projectValArry[i] == 0 && inBlock)//进入空白区
    		{
    			endIndex = i;
    			inBlock = false;
    			Mat roiImg = srcImg(Range(0, srcImg.rows), Range(startIndex, endIndex + 1));
    			roilist.push_back(roiImg);//push_back() 在Vector最后添加一个元素(参数为要插入的值)
    		}
    	}
    	delete[] projectValArry;
    	return roilist;
    }
    int main(int argc, char* argv[])
    {
    	Mat srcImg = imread("E:/OpenCV/OpenCVTest/4.png", 0);
    	char szName[30] = { 0 };
    	vector<Mat> b = verticalProjectionMat(srcImg);//先进行垂直投影
    	for (int i = 0; i < b.size(); i++)
    	{
    		vector<Mat> a = horizontalProjectionMat(b[i]);//水平投影
    		sprintf_s(szName, "E:\\picture\\%d.jpg", i);
    		for (int j = 0; j < a.size(); j++)
    		{
    			imshow(szName, a[j]);
    			IplImage img = IplImage(a[j]);
    			cvSaveImage(szName, &img);//保存切分图像
    		}
    	}
    	cvWaitKey(0);
    	getchar();
    	return 0;
    }
    

    结果:

    (1)原始图像:

    (2)垂直投影:

    (3)水平投影

    (4)字符切分结果

    展开全文
  • clear all clc close all %% 读入图像数据 I=imread('2.bmp'); % I=rgb2gray(I); [m n]=size(I); % 求垂直投影 for y=1:n  S(y)=sum(I(1:m,y)); end y=1:n; figure ...title('垂直投影')
  • 进行文字分割时,有多种方法,...2)对二值化之后的图像进行水平方向投影(找到不同行) 3)利用2)得到的结果对二值化图像切割,然后对每一行进行垂直方向的投影(找到每一行内的不同文字) 4)利用 2)和3)得到的
  • OpenCV中有求图像颜色直方图的函数,但是没有沿坐标轴的水平直方图统计的函数。在实验室作项目的过程中,有时需要统计X,Y轴方向的水平直方图,写了一段代码与大家共享。
  • 水平投影 1.预处理方法:这步非常重要,对最终结果有极大影响。 由于色彩变化通常不稳定,一般采用转化成灰度图,然后基于灰度值变化去做分割。 1.1转化成灰度图有两种方法: 1.gray=cv2.cvtColor(img,cv2....
  • Python实现投影法分割图像(二)

    千次阅读 热门讨论 2018-03-02 15:28:39
    在上篇博客中,我们已经实现了水平投影和垂直投影图的绘制。接下来,我们可以根据获得的投影数据进行图像的分割,该法用于文本分割较多,所以此处依然以上次的图为例。 先把上次的两幅图搬过来,方便讲解。 上面两...
  • 前端面试题

    万次阅读 多人点赞 2019-08-08 11:49:01
    css中可以让文字在垂直和水平方向上重叠的两个属性是什么? 31 如何垂直居中一个浮动元素? 31 px和em的区别。 32 描述一个”reset”的CSS文件并如何使用它。知道normalize.css吗?你了解他们的不同之处? 33 ...
  • 初探AR技术

    千次阅读 多人点赞 2019-10-06 15:36:58
    用户交互:ARCore 利用命中测试来获取对应于手机屏幕的 (x,y) 坐标(通过点按或您希望应用支持的任何其他交互提供),并将一条射线投影到摄像头的视野中,返回这条射线贯穿的任何平面或特征点以及交叉位置在现实世界...
  • 水平投影保存单行图片,再垂直投影保存单字符图片 水平投影+分割 split函数是如何获取各行/列的起点和终点 垂直投影+分割 2.将水平投影后单行图片 进行垂直投影 直接保存单字符图片 正文 要做文字识别,第一步要...
  • PS由浅入深

    千次阅读 多人点赞 2017-10-24 08:11:21
    3.新建图层,使用P钢笔工具,出瓢虫的外轮廓(如果觉得不对称就先一半,另一半ctrl+j复制,ctrl+t选择图层,右键水平翻转,来回移动调整下就好啦)。同样,瓢虫的中间部分和上头顶和眼睛都是一样的画法。 ...
  • 先来记录一下基于二值化图像素投影的图片切割方法的实现。比如下面这张图,可以利用这个算法进行切割。(源代码在最后面) 切割后的效果 思路:对于背景为白色的图片,可以分别统计每一行和每一列的黑像素点的...
  • 在图片上面积分投影曲线

    千次阅读 2013-01-24 17:57:44
    path='D:\facedatabase\eyes\3.jpg'; I=imread(path); hf=figure(1); haxes=axes('parent',hf,'units','normalized','position',[0.1 0.1 0.8 0.8]); axes(haxes); image(I); axis on I=rgb2gray(I);...
  • Python实现图像的垂直投影

    万次阅读 多人点赞 2018-02-03 19:40:57
    水平方向上进行投影,代码如下所示(原理同上): import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image img=cv2.imread('C:/Users/Jet Zhang/Desktop/50/50/cut...
  • (1)在屏幕中心建立三维坐标系 Oxyz,x 轴水平向右,y 轴铅直向上,z 轴 垂直于屏幕指向观察者。  (2)以三维坐标系 Oxyz 的原点为立方体体心绘制边长为 a 的立方体线框模 型。  (3)使用旋转变换矩阵...
  • openGL--透视投影的原理和实现

    千次阅读 2019-05-30 14:21:54
    https://blog.csdn.net/wong_judy/article/details/6283019#t2 透视投影的原理和实现 by Goncely   摘  要 :透视投影是3D渲染的基本概念,也是3D程序设...
  • 太阳投影轨迹规律

    2021-02-25 14:00:32
    太阳投影轨迹规律 问题描述 思考这样一个问题: 在冬天晴朗的日子里,华南一个空旷的地面上,有一根垂直于地面的旗杆。 旗杆自然会在阳光照射下投下影子。 那现在问:在一天当中,这个影子如何随着太阳运动而变化? ...
  • 机械制图:点的投影

    千次阅读 2021-09-03 15:03:09
    点的水平投影到OX轴的距离反映该点到V面的距离,即aaX=Aa′ 和aXa′=Aa。 点的三面投影 1.三投影面体系的建立 2.点在三投影面体系中的投影 3.点的三面投影规律 (1)点的两面投影的连线,必定垂直于相应的投影...
  • aspect 等于 width / height ,是照相机水平方向和竖直方向长度的比值,通常设为Canvas 的横纵比例。 near 和 far 分别是照相机到视景体最近、最远的距离,均为正值,且 far 应大于near 。 fov的值越大,里面...
  • arcgis投影/定义投影

    2021-05-15 15:48:30
    投影坐标系是平面坐标系,参考平面是水平面,坐标单位是米、千米等。 地理坐标系转换到投影坐标系的过程理解为投影,即将不规则的地球曲面转换为平面 画图常用的地理坐标系:GCS_WGS_1984 arcgis中支持的投影坐标系...
  • OpenGL透视投影原理与实现

    千次阅读 2018-07-26 22:10:20
    透视投影的原理和实现 by Goncely  转自:https://blog.csdn.net/wong_judy/article/details/6283019#t2 摘 要 :透视投影是3D渲染的基本概念,也是3D程序设计的基础。掌握透视投影的原理对于深入理解其他3D...
  • 投影仪-相机标定

    2021-10-08 11:15:33
    1. 单目相机标定 引言 相机标定已经研究多年,标定的算法可以分为基于摄影测量的标定和自标定。其中,应用最为广泛的还是张正友标定法。...相机标定,就是对相机的内外参数进行计算的过程,从而得到物体到图像的投影
  • OPENGL透视投影

    千次阅读 2017-12-20 10:11:20
    如果侵权了。我立马删 第十二课 透视投影 背景 ...在这一节中我们将会介绍如何在保持深度外观的情况下将三维...为了实现上面的效果,在本节中我们需要生成一个投影矩阵,这个投影矩阵需要满足能够将所有的顶点都投影
  • WPF开发教程

    万次阅读 多人点赞 2019-07-02 23:13:20
    ------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...
  • 通道两侧各出现了长23米、高2米的悬挂式屏幕,由18台大型投影无缝拼接出高清绚丽画面,形成了一条炫动投影画廊。投影画廊播放定制的高清视频动画,让所有过往乘客换乘地铁的过程,变成了一段赏心悦目的视听之旅。据...
  • MVP变换之投影[Projection]变换1 投影变换介绍2 正交投影2.1 正交投影介绍2.2 正交投影矩阵推导2.3 正交投影矩阵3 透视投影3.1 透视投影介绍3.2 透视投影矩阵推导3.2.1 复习齐次坐标3.2.2 透视投影矩阵推导思路3.2.3...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,774
精华内容 4,309
关键字:

如何画水平投影